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在吞噬一个行星后，恒星的化学构成可能发生改变，这个过程被称为“行星吸收”。通过比较共出生恒星（同时诞生的两个恒星）的元素组成，有可能在恒星中检测到这些行星的迹象，因为这些恒星有来自起源分子云核的共同组成。
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研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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